來自安徽的年輕人朱林，是一名老照片“復活”老師，他專門制作動態(tài)老照片。他手術后，黃色模糊的老照片不僅變得清晰了，還眨了眨眼睛，笑了笑，搖了搖頭。清明前夕，很多人發(fā)現(xiàn)了他已故親人的照片，感動得熱淚盈眶。

　　這張照片是人工智能技術合成的，不同于傳統(tǒng)人工智能修復的老照片。這張照片就像哈利波特魔法世界的魔法照片一樣令人感動和微笑。這是一種重塑失去親人的方式，非常生動，真的比照片好得多。

　　那么這張照片用的是什么技術呢？

　　其實圖像識別技術本身原理并不復雜，信息處理是這項技術的重點。近年來，由于深度學習的發(fā)展，圖像識別的準確率有了很大的提高。深度學習可以通過對大量圖像數(shù)據(jù)信息特征的積累和分析，自動完成特征提取、圖像匹配等任務。

　　其中常見的修復方法包括：

　　1.偏微分方程方法

　　貝塔米奧利用偏微分方程(PDE)對圖像進行修復，取得了良好的效果。用戶需要指定待修復區(qū)域，算法將待修復區(qū)域邊界輪廓外的信息沿輪廓法線方向擴散到中間待修復像素。該算法利用局部顏色的平滑性沿等值線擴散，并考慮各向異性擴散來保證邊緣邊界的連續(xù)性。但是這種方法計算不穩(wěn)定。

　　2.基于曲率的全局變分方法和擴散模型

　　total變分方法(TV)采用歐拉-拉格朗日方程和各向異性擴散，基于曲率擴散模型(CDD，曲率驅動擴散)方法是全局變分方法的擴展，它考慮了擴散過程中輪廓的幾何信息(曲率)，可以處理大面積，但邊界往往模糊。

　　3.利用高斯卷乘積檢驗進行圖像濾波的方法

　　采用高斯卷積核對圖像進行濾波，可以快速修復受損區(qū)域。但是，該算法只考慮了受損區(qū)域邊緣周圍的圖像顏色值，使得它只適用于受損區(qū)域為2~3像素寬的情況。

　　4.紋理合成方法

　　紋理合成法可以去除圖像中的大塊斑塊，但由于算法運行時間與掩膜面積不成正比而是與圖像大小成正比，修復時間相對較長。

　　講了常見的修復方法之后，再來講講如何搭建程序。

　　1.圖像處理的第一步：

　　首先，我們使用常見的OpenCV處理方法來處理圖片。第一步是將圖片二值化，創(chuàng)建結構元素。

　　2.擴大維修區(qū)域：

　　根據(jù)相鄰像素值識別并擴展修復區(qū)域，通過補償像素值達到修復圖片的效果。函數(shù)cv2.inpaint()主要涉及兩個算法。

　　一種算法是從區(qū)域的邊界開始，然后進入區(qū)域，逐漸填充邊界內的所有內容。它需要在鄰近像素周圍的小鄰域內進行修復。該像素由鄰域中所有已知像素的歸一化加權和代替。選擇重量是一個重要的問題。對于點附近的像素、邊界附近的法線和邊界輪廓上的像素，給出了更多的權重。

　　另一種是基于流體動力學和使用偏微分方程�；�本原則是幽默。它首先沿著已知區(qū)域的邊緣行進到未知區(qū)域(因為邊緣是連續(xù)的)。它繼續(xù)等待照片(連接相同強度的點的線，就像輪廓連接相同高度的點一樣)，同時在修復區(qū)域的邊界匹配梯度向量。為此，使用了流體動力學的一些方法。獲得顏色后，填充顏色以減少該區(qū)域的最小差異。

　　但是用AI修復老照片需要一些程序代碼。雖然有人會在網上和你分享，但如果你想要更有優(yōu)勢的話還是可以去研究一下。